基于在线评论的偏好学习与产品推荐
内容简介:本书基于在线评论研究同类型产品排序与推荐方法。研究分两层面:先以文本挖掘提取关键产品信息,再结合多属性决策理论构建推荐模型。围绕消费者偏好获取途径,从三方面展开:一是用偏好学习方法从评论识别偏好结构,提出推荐系统场景的推荐模型;二是分析间接偏好信息推断偏好模型,构建推荐代理模式的推荐框架;三是针对多维度复杂决策问题,提出直接偏好诱导的排序方法,提升推荐合理性与用户满意度。
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